Enhancing subsurface seismic profiling with distributed acoustic sensing and optimization algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of shear-wave velocities in the subsurface is generally used to assess the potential for seismic liquefaction and soil amplification effects and to classify seismic sites. Newly developed distributed acoustic sensing (DAS) technology enables estimation of the shear-wave distribution as a high-density seismic observation system. This technology is characterized by low maintenance costs, high-resolution outputs, and real-time data transmission capabilities, albeit with the challenge of managing massive data generation. Rapid and efficient interpretation of data is the key to advancing application of the DAS technology. In this study, field tests were carried out to record ambient noise over a short period using DAS technology, from which the surface-wave dispersion curves were extracted. In order to reduce the influence of directional effects on the results, an unsupervised clustering method is used to select appropriate clusters to extract the Green's function. A combination of a genetic algorithm and Monte Carlo (GA-MC) simulation is proposed to invert the subsurface velocity structure. The stratigraphic profiles obtained by the GA-MC method are in agreement with the borehole profiles. Compared to other methods, the proposed optimization method not only improves the solution quality but also reduces the solution time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».